2025年，大模型技術以破竹之勢席卷各行各業;對醫療健康而言，大模型也已成為重塑行業格局的新質生產力。
先進技術需轉化為應用工具，并融入各行業的關鍵工作流程才能發揮價值，醫療健康更是如此。醫療健康行業涉及醫、藥、險的多個細分領域，場景豐富、流程復雜，專業知識壁壘高，監管嚴格、合規性要求高，結合各場景實際需求研發可落地的應用工具，已成為行業重要任務。
作為數字醫療健康的重要一員，健康之路基于大模型、智能體技術研發了醫療全場景應用“AI數字員工”。在20多年來廣泛觸達服務場景、洞察場景需求的基礎上，健康之路將借助“AI數字員工”為自身和行業伙伴降本增效，助推智能時代行業基礎設施的建設。
AI數字員工”上崗，筑高護城河
據了解，健康之路“AI數字員工”由角色化的智能體矩陣組成，是國內首個醫療場景多角色智能體協作系統，具有高智商、高情商、高效能的“三高”屬性;自主研發的智能體引擎可進行智能體行為的精準控制與動態優化，復雜的邏輯推理和自然交流可更好地與用戶進行情感交互，全流程自動化則可顯著改善服務效率。
首批上線的“AI數字員工”角色包括AI醫生助理、AI健康管家，將深度融入健康之路的服務流程中。
截至2024年6月30日，健康之路平臺已積累起1.95億C端用戶、87.7萬名注冊醫生。隨著業務規模擴大，用戶和醫生數量的增長，提升服務效能成為重中之重。
健康之路董事會主席張萬能表示，公司以服務交付為核心業務，而服務天然具有標準化程度低、人力成本高的特征;公司自2023年起加大AI研發投入，啟動“AI數字員工”開發，助力業務降本增效。
數字醫療健康平臺服務成本高，健康之路并非個例。在行業內，無論是資源整合、調度還是用戶履約，都需投入大量人力;即使有信息化技術助力，也需足夠的人力才能保障服務質量和用戶體驗。
張萬能介紹，服務于醫生的醫生助理、服務于C端用戶的健康管家是兩大關鍵崗位，因此成為“AI數字員工”的切入點。“AI醫生助理上崗后，可輔助醫生服務患者，并進行患者全病程管理;AI健康管家上崗后，可輔助人工進行非疾病用戶的健康狀況跟蹤、異常狀態干預等工作。”
他還談到，“AI數字員工”將促進醫生助理、健康管家的服務效率大幅提高，進一步為健康之路筑高護城河。
據此前招股書披露，健康之路近幾年來業績穩步增長，且近年里均錄得經調整凈利潤。得益于“AI數字員工”帶來的降本增效，健康之路盈利能力有望持續提升。
從行業層面看，數字醫療健康也正在沖破商業模式瓶頸。2024年以來，在已披露財務信息的公司中，以經調整凈利潤計算，多家已實現盈利。行業在政策紅利期已經過去的情況下，漸入佳境，商業價值越發清晰。
開放AI應用，為行業合作伙伴降本增效
成立20多年以來，健康之路服務了醫療機構、醫藥企業、健康管理企業、保險公司、互聯網平臺等多個行業參與方，觸達場景豐富;也敏銳捕捉到各參與方對于降本增效的迫切需求。
因此，張萬能介紹，下一步將圍繞醫療、健康相關場景推出AI藥店助理、AI診所助理、科室助理、醫療機構智能客服等更多數字員工，在增強自身競爭力的同時，還將開放給行業合作伙伴。“試運行數據顯示，‘AI數字員工’有望使每用戶7*24小時精細化服務成本降低1個數量級。”
縱觀全行業，近年來“AI數字員工”已在多種服務場景探索應用，包括政務服務AI數字員工、播報式AI數字員工、咨詢交互式AI數字員工、電商直播AI數字員工，分別在公共服務、媒體、消費等領域發揮作用。
醫療健康服務有其特殊性，復雜的醫學知識具有更高的專業門檻，且多種角色都需持有相應執業資質，也需嚴格把握AI與人工的邊界。因此，醫療健康領域的“AI數字員工”注定會比其他行業走得更慢，也更謹慎。
當然，正由于醫療健康領域的“AI數字員工”開發應用難度更高、合規要求更高，能夠突破這一門檻的企業，也具有更強的競爭力。
張萬能表示，在大模型、智能體技術發展日新月異的趨勢下，健康之路還投入了崗位預訓練系統的開發，未來新崗位的發布速度會越來越快。經預訓練的數字員工到崗后經過簡單的“上崗前培訓”即可快速上崗，并在崗位上持續學習，持續迭代進化。
過去30多年來，醫院信息化、互聯網+逐步成為醫療健康行業的基礎設施，大力推進了服務的提質增效。未來，“AI數字員工”或將成為智能時代的醫療健康基礎設施。
助推“AI使用者”轉變為“AI主人”
2024年11月，國家衛健委印發了《衛生健康行業人工智能應用場景參考指引》，涉及人工智能+醫療服務、人工智能+醫藥服務、人工智能+健康管理等十三個大項的84個應用場景。到目前為止，這些場景的AI應用都處于探索期，應用程度較淺，待挖掘空間巨大。
張萬能還認為，業內目前對AI的應用大多停留在“賦能于己”的AI使用者的階段，健康之路的AI戰略目標是助推行業參與方從“賦能于己”躍升到“賦能于己、服務于人”，讓行業伙伴“擁有”AI，成為“AI的主人”。“以AI醫助為例，這個醫助是貼上醫生標簽的‘王主任的醫助’，AI健康管家是某健康管理機構派出的健康管家，而不是DeepSeek、文心一言……”。
的確，大模型技術在醫療健康領域的轉化才剛剛起步，距離AI在真實醫療場景的靈活應用也還有較大差距。在技術迭代、應用創新的良性循環中，醫療AI將加速從“技術驗證”邁向“應用規模化落地”，優秀企業大有可為。
（責任編輯：華康）
